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这篇文章就主要讨论讨论Java并发中的任务执行,首先来看一下,任务的定义:
所谓的任务,就是抽象,离散的工作单位。你可以简单理解为代码级别的 (Runnable接口)
大多数并发应用程序都是围绕着任务进行管理的.
我们来看一小段代码:
Java代码
package com.ivan.concurrent.charpter6;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
/**
* 顺序化的Web Server.
* @author root
* OS:Ubuntu 9.04
* Date:2010-6-19
*/
public class SingleThreadWebServer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ServerSocket server=new ServerSocket(8080);
while(true){
Socket socket=server.accept();
handleRequest(socket);
}
}
private static void handleRequest(Socket socket) {
/**
* 做相关的处理……, 比如请求运算与I/O
* 这将会导致出现阻塞, 会延迟当前请求的处理,
* 而且会产生非常严重的后果,比如: 假死。
* 那样会极度考验用户的耐心,知道他忍无可忍的关闭浏览器。
* 同时,单线程在等待IO操作时,CPU处于闲置状态,这样也降低了资源的利用率
*
* 这样的服务器,缺乏良好的吞吐量和快速的响应性。
*/
}
}
上面的代码是顺序地执行任务,主线程在不断接受连接与处理请求之间交替运行。
一个Web请求会做相关的处理……, 比如请求运算与I/O
这将会导致出现阻塞, 会延迟当前请求的处理,
而且会产生非常严重的后果,比如: 假死。
那样会极度考验用户的耐心,知道他忍无可忍的关闭浏览器。
同时,单线程在等待IO操作时,CPU处于闲置状态,这样也降低了资源的利用率
这样的服务器,缺乏良好的吞吐量和快速的响应性。
所以,基于上面代码的基础上,我们需要给他作些小许的改进:
Java代码
package com.ivan.concurrent.charpter6;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
public class ThreadPerTaskWebServer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ServerSocket server=new ServerSocket(80);
while(true){
final Socket socket=server.accept();
new Thread(new Runnable(){
public void run() {
handleRequest(socket);
}
}).start();
}
}
protected static void handleRequest(Socket socket) {
/**
*相比较而言,这样的处理方式有良好的改进:
* 1.执行人物的负载已经脱离主线程,让主循环能更加迅速的重新开始等待下一个连接。提高了响应性
* 2.并发处理任务,多个请求可以同时得到处理,提高了吞吐性
* 3.任务处理代码必须要是线程安全的。防止出现并发性数据共享问题。
*
* 这个程序可能在开发阶段运行良好,一旦部署,就可能出现致命的错误,
* 我们接着来分析:
*/
}
}
相比较而言,这样的处理方式有良好的改进:
1.执行人物的负载已经脱离主线程,让主循环能更加迅速的重新开始等待下一个连接。提高了响应性
2.并发处理任务,多个请求可以同时得到处理,提高了吞吐性
3.任务处理代码必须要是线程安全的。防止出现并发性数据共享问题。
这个程序可能在开发阶段运行良好,一旦部署,就可能出现致命的错误,
我们接着来分析:
我们看到,上面的代码中,是为每个请求的到来,创建一个新的线程来处理, 那么这样就会有以下的问题出现:
无限创建线程的缺点:
1.线程生命周期的开销
1.1.线程的创建与关闭并非是免费的,实际的开销根据不同的OS有不同的处理.但是线程的创建的确需要时间,带来处理请求的延迟.一般的Web Server的请求是很频繁的,为每个请求创建一个线程,无非要耗费大量的资源.
2.资源消耗量
2.1. 活动的线程会消耗资源,尤其是内存.如果可运行的线程数多于可用的处理器数,线程将会空闲。大量的空闲线程占用更多的内存,给垃圾回收器带来压力,而且, 线程在竞争CPU的同时,也会带来许多其他的性能开销。所以,建议在有足够多的线程让CPU忙碌时,不要再创建多余的线程.
3.应用的稳定性
3.1. 应该限制创建线程的数量,限制的数目根据不同的平台而定,同时也受到JVM的启动参数,Thread的构造函数中栈大小等因素的影响. 如果打破了这个限制,你很可能会得到一个OutOfMemoryError. 在一定范围内增加线程可以提高系统的吞吐量,但是一旦超过这个范围,再创建线程只会拖垮你的系统。甚至可能会导致应用程序的崩溃.
我们的解决办法:
使用线程池,当然,你完全没有必要自己写一个线程池的实现(好吧,或许你跟我一样,也希望能从重复创造轮子中,找到自己想要了解的东西),你可以利用 Executor框架来帮你处理,java.util.concurrent提供了一个灵活的线程池实现。 在新的java类库当中,任务执行的首要抽象不是Thread,而是Executor.
Executor仅仅是一个简单的接口,但是它很强大,包括用于异步任务的执行,支持不同类型的任务执行策略,为任务提交和任务执行之间的解藕,提供了标准的方式等等, 我们后续再重点讨论。
Executor基于 生产者-消费者模式。提交任务的是生产者,执行任务的是消费者。 也就是说, 采用Executor框架实现 生产者-消费者模式,十分简单。
Java代码
package com.ivan.concurrent.charpter6;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TaskExecutionWebServer{
private static final int NTHREADS=100;
//使用线程池来避免 为每个请求创建一个线程。
private static final Executor threadPool=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
public static void main(String[] args) throws Exception {
ServerSocket server=new ServerSocket(8011);
while(true){
final Socket socket=server.accept();
threadPool.execute(new Runnable(){
public void run() {
handleRequest(socket);
}
});
}
}
protected static void handleRequest(Socket socket) {
/**
*
*/
System.out.println(Thread.currentThread().getId());
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
线程池:
线程池管理着一个工作者线程的同构池,线程池是与工作队列紧密绑定的。工作队列的作用就是持有所有等待执行的任务, 工作者队列只需要从工作队列中获取到下一个任务,执行,然后回来等待下一个线程。
Java类库中提供了以下几种线程池:
1.newFixedThreadPool :创建定长的线程池,每当提交一个任务就创建一个线程,直到达到池的最大长度。
2.newCachedThreadPool:创建一个可缓存的线程池,如果当前线程池的长度超过了处理的需要,它可以灵活的收回空闲线程,当需求增加时,它可以灵活添加新的线程,而并不对池的长度做任何限制
3.newSingleThreadExecutor:创建单线程化的executor,它只创建唯一的工作者线程来执行任务,如果这个线程异常结束,会有另外一个线程来取代它.它会保证任务按照任务队列规定的顺序来执行。
4.NewScheduledThreadPool:创建一个定长的线程池,而且支持定时的,以及周期性的任务执行,类似Timer.
Executor的生命周期:
它的创建已经说了,我们来看看它如何关闭, Executor 是为了执行任务而创建线程,而JVM通常会在所有非后台线程退出后才退出,如果它无法正确的关闭,则会影响到JVM的结束。
这里需要提一下,在我们了解如何关闭Executor的一些疑惑, 由于Executor是异步执行任务,那么这些任务的状态不是立即可见的, 换句话说,在任务时间里,这些执行的任务中,有的可能已经完成,有的还可能在运行,其他的还可能在队列里面等待。 为了解决这些问题, Java引入了另外一个接口,它扩展了Executor,并增加一些生命周期的管理方法: ExecutorService.
ExecutorService表示生命周期有三种状态: 运行,关闭,终止。
关闭和终止? 怎么看上去是一个意思, 这里我们先搁置着,留着后续来讨论。
ExecutorService最初创建后的初始状态就是运行状态;
shutdown与shutdownNow方法,都是ExecutorService的关闭方法,区别在于:
shutdown:
会启动一个平稳的关闭过程, 停止接受新任务,同时等待已经提交的任务完成(包括尚未开始执行的任务)
shutdownNow:
会启动一个强制关闭的过程:尝试取消所有运行中的任务和排在队列中尚未开始的任务。
一旦所有任务全完成后,ExecutorService会转到终止状态, awaitTermination可以用来等待ExecutorService到达终止状态,也可以轮询isTerminated判断ExecutorService是否已经终止。
Java代码
package com.ivan.concurrent.charpter6;
import java.io.IOException;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionException;
/**
* 线程池的生命周期是如何管理的?
* @author root
* OS:Ubuntu 9.04
* Date:2010-6-19
*/
public class LifeCycleWebServer {
private static final int NTHREADS=100;
private static final ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
public void start() throws IOException{
ServerSocket server=new ServerSocket(8011);
while(exec.isShutdown()){
try {
final Socket socket=server.accept();
exec.execute(new Runnable(){
public void run() {
handleRequest(socket);
}
});
} catch (RejectedExecutionException e) {
if(!exec.isShutdown()){
//log.error(...)
}
}
}
}
protected void handleRequest(Socket socket) {
Request req=readRequest(socket);
if(isShutDown(req)){
stop();
}else{
dispatchRequest(req);
}
}
public void stop(){
exec.shutdown();
}
//~ Mock Object And Function..
private static class Request{
}
private Request readRequest(Socket socket) {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
private boolean isShutDown(Request req) {
// TODO Auto-generated method stub
return false;
}
private void dispatchRequest(Request req) {
// TODO Auto-generated method stub
}
}
OK,了解了线程池的使用,这里有必要介绍介绍执行策略,
执行策略:
简单来说,就是任务执行的”What,When,Where,How”,包括:
1.任务在什么线程中执行(what)
2.任务以什么顺序执行(fifo,lifo,优先级)?
3.可以有多少个任务并发执行?(how many)
4.可以有多少个任务进入等待执行队列
5.系统过载时,需要放弃一个任务,该挑选哪一个? 如何通知应用程序知道?
另外,java类库中还提供有一种特别的任务,----可携带结果的任务:
Callable 和 Future
Runnable 作为任务的基本表达形式只是个相当有限的抽象; 它的局限在于,不能返回一个值或者抛出受检查的异常。
通常,很多任务都会引起严重的计算延迟,比如执行数据库查询,从网络下载资源,进行复杂的计算。对于这样的任务,Callable是更佳的抽象: 它在主进入点,等待返回值,并为可能抛出的异常预先作准备。
Runnable与Callable描述的都是首相的计算型任务,这些任务通常都是有限的。,任务的所生命周期分为4个阶段: 创建、提交、开始和完成。
Future描述了任务的生命周期,并提供了相关的方法来获取任务的结果、取消任务以及检验任务是否已经完成或者被取消。
Future的get方法取决于任务的状态, 如果任务已经完成,get会立即返回或者抛出异常,如果任务没有完成,get会阻塞直到它的完成。
创建Future的方法有很多, ExecutorService的submit会返回一个Future,你可以将一个Callable或者Runnable提交给executor,然后得到一个Future,用它来重新获得任务执行的结果,或者取消任务。
你也可以显示的为给定的Callable和Runnable实例化一个FutureTask.
OK, 前面介绍了很多关于并发的理论知识,下面我们来看看,如果寻找可强化的并发性。
首先,我们从一个例子开始, 开始之前,简单介绍一下这个例子所要表达的事情:
它的来源是浏览器程序中渲染页面的那部分功能, 首先获取HTML,并将它渲染到图像缓存里。为了简单起见,我们假设HTML只有文本标签。 OK, 开始吧。
首先,如果按照一般的处理方式,我们会这样做:
1.遇到文本标签,将它渲染到图像缓存中
2.当遇到的是一个图片标签,我们通过网络获取它,再将它放到缓存里面。
很明显,这是最简单的方式, 它很容易实现,但是,问题在于,你这样做,是在考验用户的耐心,结果就是他会对着屏幕丢一句 ****.然后毫不犹豫的关掉浏览器.
另外一种方法:
它先渲染文本,并为图像预留出占位符;在完成第一趟文本处理后,程序返回开始,并下载图像,将它们绘制到占位符上去。 但是这样的问题也很明显, 需要最少2次的文档处理, 其性能与效率稍有提升,但是还不足解决用户希望快速浏览页面的需求。
为了使我们的渲染器具有更高的并发性,我们需要做的第一步就是, 将渲染过程分为两部分: 一个用来渲染文本,一个用来下载所有图像。(一个受限于CPU,另外一个受限于IO, 即使在单CPU系统上,效率的提升也很明显。)
Callable与Future可以用来表达所有协同工作的任务之间的交互。我们来看代码:
Java代码
package com.ivan.concurrent.charpter6;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class FutureRenderer {
private static final int NTHREADS=100;
private static final ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
void renderPage(CharSequence source){
final List<ImageInfo> imageinfos=scanForImageInfo(source);
Callable<List<ImageData>> task=
new Callable<List<ImageData>>(){
public List<ImageData> call() throws Exception {
List<ImageData> result=new ArrayList<ImageData>();
for(ImageInfo imageinfo:imageinfos){
result.add(imageinfo.downloadImage());
}
return result;
}
};
Future<List<ImageData>> future=exec.submit(task);
//保证渲染文本与下载图像数据并发执行。
renderText(source);
try {
/**
* 到达需要所有图像的时间点时,主任务会等待future.get调用的结果,
* 幸运的话,我们请求的同时,下载已经完成,即使没有,下载也已经预先开始了。
*
* 这里还有一定的局限性, 用户可能不希望等待所有图片下载完成后才可以看见,
* 他希望下载完成一张图片后,就可以立即看到。 …… 这里还待优化。
*/
List<ImageData> imageData=future.get();
for(ImageData data:imageData){
reanderImage(data);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
future.cancel(true);//取消任务
}catch(ExecutionException e){
e.printStackTrace();
}
}
private void renderText(CharSequence source) {
// TODO Auto-generated method stub
}
private void reanderImage(ImageData data) {
// TODO Auto-generated method stub
}
private List<ImageInfo> scanForImageInfo(CharSequence source) {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
}
CompletionService: 当executorService遇到BlockingQueue
CompletionService整合了Executor和BlockingQueue的功能,你可以将Callable任务提交给它去执行,然后使用类似于队列中的take和poll方法,在结果完成可用时,获得这个结果,像一个打包的Future.
我们利用它来为我们的渲染器需要优化的地方做些处理,代码如下:
Java代码
package com.ivan.concurrent.charpter6;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class FutureRenderer2 {
private static final int NTHREADS=100;
private static final ExecutorService exec=Executors.newFixedThreadPool(NTHREADS);
void renderPage(CharSequence source){
final List<ImageInfo> imageinfos=scanForImageInfo(source);
CompletionService<ImageData> completionService=new ExecutorCompletionService<ImageData>(exec);
for(final ImageInfo imageinfo:imageinfos){
completionService.submit(new Callable<ImageData>(){
public ImageData call() throws Exception {
//提高性能点一: 将顺序的下载,变成并发的下载,缩短下载时间
return imageinfo.downloadImage();
}
});
}
renderText(source);
try {
for(int i=0;i<imageinfos.size();i++){
Future<ImageData> f=completionService.take();
//提高性能点二: 下载完成一张图片后,立刻渲染到页面。
ImageData imagedata=f.get();
reanderImage(imagedata);
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}catch(ExecutionException e){
e.printStackTrace();
}
}
private void renderText(CharSequence source) {
// TODO Auto-generated method stub
}
private void reanderImage(ImageData data) {
// TODO Auto-generated method stub
}
private List<ImageInfo> scanForImageInfo(CharSequence source) {
// TODO Auto-generated method stub
return null;
}
}
本文参考于Java并发大师Brian Goetz的 《Java并发编程与实践》第6章, 文中有自己的一些理解,也可以算是读书笔记。
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